Dada una muestra de microbioma (piel, boca o hisopo fecal), Los investigadores han demostrado que ahora pueden utilizar el aprendizaje automático para predecir la edad cronológica de una persona. con un grado variable de precisión. Las muestras de piel proporcionaron la predicción más precisa, estimar correctamente dentro de aproximadamente 3.8 años, en comparación con 4,5 años con una muestra oral y 11,5 años con una muestra fecal. Los tipos de microbios que viven en la cavidad bucal o en el intestino de los jóvenes (de 18 a 30 años de edad) tienden a ser más diversos y abundantes que en los microbiomas comparativos de los adultos mayores (de 60 años en adelante).
La herramienta predictiva, descrito en un artículo publicado el 11 de febrero, 2020 por mSystems , se desarrolló como una colaboración entre investigadores de la Universidad de California en San Diego e IBM.
"Esta nueva capacidad de correlacionar los microbios con la edad nos ayudará a avanzar en los estudios futuros de las funciones que desempeñan los microbios en el proceso de envejecimiento y las enfermedades relacionadas con la edad". y permitirnos probar mejor las posibles intervenciones terapéuticas que se dirigen a los microbiomas, "dijo el coautor principal Zhenjiang Zech Xu, Doctor, quien en el momento del estudio era un investigador postdoctoral en el laboratorio de la Facultad de Medicina de UC San Diego del coautor principal Rob Knight, Doctor, profesor y director del Centro de Innovación del Microbioma de UC San Diego.
El objetivo final del equipo es crear modelos de aprendizaje automático similares para correlacionar el microbioma y las condiciones clínicas, como inflamación en condiciones autoinmunes. Este enfoque podría algún día formar la base de una prueba no invasiva basada en microbiomas que potencialmente ayude a los médicos a diagnosticar o evaluar mejor el riesgo de una persona de padecer una enfermedad.
En un estudio de 2014, Los investigadores de la Universidad de Washington compararon la "edad microbiana"; edad según lo predicho por el microbioma fecal; y edad cronológica real en el contexto de los lactantes desnutridos durante los primeros meses de vida. Los investigadores notaron que la diferencia entre la edad cronológica y microbiana se asoció con el grado de madurez del desarrollo de los niños. En el nuevo estudio, Los investigadores de UC San Diego llevaron esta idea un paso más allá para ver si esta asociación podría aplicarse a los adultos, y qué tan bien se generalizó a otras partes del cuerpo.
Según Xu, Uno de los requisitos más importantes para un buen modelo estadístico es un tamaño de muestra grande y una población representativa. Para hacer eso, los investigadores extrajeron datos de secuenciación de microbiomas disponibles en las bases de datos públicas de varios proyectos de ciencia ciudadana, como el American Gut Project, en el que los participantes envían por correo fecal, saliva o hisopos de piel, recibir sus lecturas de microbioma personalizadas, y contribuir con sus datos anonimizados a la comunidad científica.
El estudio se basó en un total de 4, 434 muestras fecales de EE. UU. Y China, 2, 550 muestras de saliva de EE. UU., Canadá, Reino Unido y Tanzania, y 1, 975 muestras de piel de EE. UU. Y Reino Unido. Los participantes cuyos datos se utilizaron en el estudio tenían edades comprendidas entre los 18 y los 90 años, con índices de masa corporal de 18,5 a 30, no tenía enfermedad inflamatoria intestinal o diabetes, y no había usado antibióticos durante al menos un mes antes del muestreo. El estudio también excluyó a embarazadas, hospitalizado personas discapacitadas o críticamente enfermas.
"Esta fue la investigación más completa sobre el microbioma y la edad hasta la fecha, "dijo el primer autor Shi Huang, Doctor, investigador postdoctoral en el laboratorio de Knight y el Centro de Innovación del Microbioma de UC San Diego.
El equipo encontró diferencias específicas de género en los resultados del microbioma intestinal, pero no hubo diferencia entre hombres y mujeres en lo que respecta a los resultados del microbioma oral y cutáneo. A pesar de la diversidad de microbios que viven en diferentes lugares del cuerpo humano, tampoco importaba si las muestras de piel se habían recogido de la frente o de las manos, lo que significa que los estudios futuros del microbioma de la piel pueden aumentar su poder estadístico al combinar los sitios de recolección y los géneros.
Una posible razón por la que los microbios que viven en nuestra piel cambian de manera tan constante a medida que envejecemos, los investigadores dijeron, se debe a los cambios predecibles en la fisiología de la piel que todo el mundo experimenta, como disminución de la producción de suero y aumento de la sequedad.
"La precisión de nuestros resultados demuestra el potencial de aplicar técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para comprender mejor los microbiomas humanos, "dijo el coautor Ho-Cheol Kim, Doctor, director de programa del Programa de Inteligencia Artificial para una Vida Saludable, una colaboración entre IBM Research y UC San Diego bajo IBM AI Horizons Network. "La aplicación de esta tecnología a futuros estudios de microbiomas podría ayudar a desbloquear conocimientos más profundos sobre la correlación entre cómo los microbiomas influyen en nuestra salud en general y una amplia gama de enfermedades y trastornos, desde la salud neurológica hasta la cardiovascular e inmunológica".
Según el coautor Yoshiki Vázquez-Baeza, Doctor, director asociado de integración bioinformática en el Centro de Innovación del Microbioma de UC San Diego, La predicción de la edad es un método particularmente atractivo para entrenar modelos predictivos porque los participantes no necesitan cumplir criterios especiales para convertirse en un donante de muestra. y evaluar la edad normalmente no requiere una visita a un hospital.
Otros estudios que se enfocan en una condición en particular, como la enfermedad inflamatoria intestinal, a menudo luchan por conseguir suficientes participantes que cumplan con los criterios del estudio y que estén dispuestos a participar para poder sacar conclusiones significativas. Pero aquí, la amplia aplicabilidad de la predicción de la edad nos permitió explorar los límites del modelado microbiano a una escala sin precedentes ".
Yoshiki Vázquez-Baeza, Doctor, director asociado de integración bioinformática en UC San Diego Center for Microbiome Innovation
"Aprender a crear modelos basados en microbiomas precisos y robustos abrirá la puerta a una serie de aplicaciones biotecnológicas, y ayudarnos a comprender mejor la relación de determinadas bacterias con los resultados de interés, "Dijo Knight.
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